統計学が最強の学問である の商品レビュー

西内啓【著】

2013/04/06

大学時代に苦手だった統計学。心理学や疫学では必要不可欠なだけに、ちょっとは勉強した分野である。話題の本として借りてみたが、読み切れず。疫学関係の話は馴染みがあるものの苦手なものは、いつまでたって苦手らしい。

2013/04/05

4月末～6月初めに開催される東大の公開講座「統計」に参加する予定であるため、予習の意味をこめて購入。

本書の前半部分の要点はこの一言に尽きる。
「目的を達成するように統計学を利用せよ！」

前半部分の統計学知識は殆ど既知のものであったが、その代わりとしてダメな統計資料の例がこれでもかというくらいに紹介されていた。ビジネスの主要目的は利益を上げることである。その統計は利益向上に繋がるのか？著者はそこを鋭く突いている。

ありがちなムダ統計の例
・因果関係がない、もしくは因果関係が逆転している
・誤差の価値を考慮していない

後半はランダム化理論とその応用である。これ以降の議論は部分的に理解できなかった箇所が多かったので、4月末までにどこが分かっていないのかを明確にしてから、東大の公開講座に出席したいと思う。

2013/04/02

一般化線形モデルやランダム実験などの有用性など、広く浅く統計学の説明をしていた。大体のことはわかったが、演習などしないと身につかないと感じた。

2013/03/31

こういった本は初めて。人気がありそうだったので読んでみた。
実際、ビッグデータが何たらっていう流れが来ているので、
こういった数字をどう扱い、ビジネスに結び付けていくかをしるきっかけにはなった。ただ、中盤の議論は専門的であまり理解できていない。もう二冊ぐらいこういった本を読めば、理解がきちんとできるの気がする。
メモ
ランダム化比較実験は一見成功しそうで、しかし結果が見えないものについて行い、倫理、感情、リスクが大きすぎる現実というフィルターを通すことも重要。
終わりの、聖書に書かれた、「過ちは人間の常、許すは神の技」というのは、考え深かった。
j-stage, google scholar

2013/03/31

結果変数(比較対象)が二値の場合、
説明変数(分析軸)がグループ間比較ならカイ二乗検定、そうでないならロジスティック回帰。
結果変数が連続値の場合、
2グループ間比較は平均値の差をt検定、多グループ間比較は平均値の差を分散分析。
連続値の大小比較は回帰分析、複数要因の同時比較は重回帰分析。

2013/03/31

統計学の入門書。
統計学がどのようなものであり、どれだけ多くのことに影響を及ぼしたかわかった。
最後の章の統計の実践的な取り方は今後役にたつ気がする。

ただ回り道の多い書き方だなと感じてしまい、腹落ちするのに多少時間がかかってしまった。

2013/03/30

完全に表題に釣られた愚かなる民でした。
出版社からして科学的な本ではなくあくまで（当方の嫌いな）ビジネス書と想像はしなくもなかったが、まんまとやられました。
例えば科学の定義が微妙な怪しさを漂わせているように、単にこちらの望みを叶える本ではそもそもないということ。
選んだ自分が悪い、ただそれだけです。

2013/03/30

・ナイチンゲールは戦闘で負った傷自体で亡くなる兵士よりも、負傷後に何らかの菌に感染したせいで亡くなる兵士のほうが圧倒的に多いことを明らかにし、データの力で戦場に清潔な病院を整備することを要求した。でも本当に清潔な病院を整備すれば戦死者が減るのか、どれだけコストをかければどれだけ助かるのかは言えなかった。
・「どのようにデータを解析するか」よりも「どのようなデータを収集し解析するか」が重要。
・たまたま得られたデータから計算された統計量がどの程度の誤差で真値を推定しているかを数学的に整理することで、無限にデータを集めることなく適切な判断が下せる。「真値に対してどの程度の誤差を持っているか」ということ。
・「意味のある偏り」なのか、それとも「誤差でもこれぐらいの差は生じるのか」といったことを確かめる手法として「カイ二乗検定」がある。実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまデータのような差が生じる確率であるｐ値を求める。

2013/03/29

エンジニアの自分としてはとても面白かった。統計とは何なのか、どんなことが分かるのかが書いてある。生物学、経済、ITのいたるところに統計が利用されていることを知った。後半がつまらないというレビューを見たが、自分は最後まで飽きることなる読みました。

2013/05/29

読んでいます。
（2013年3月29日）

読み終えました。
★「おわりに」だけでも、読む価値のある本と
　感じました。
（2013年5月29日）